import pandas as pd

# 指标分类字典
classification = {
    # 盈利能力分析 (7个指标)
    'EBITDA率(%)': '盈利能力分析',
    '净资产收益率(%)': '盈利能力分析',
    '总资产收益率(%)': '盈利能力分析',
    '销售营业利润率(%)': '盈利能力分析',
    '国有资本回报率(%)': '盈利能力分析',
    '经济增加值率(%)': '盈利能力分析',
    '资本保值增值率(%)': '盈利能力分析',
    
    # 经营周转能力分析 (4个指标)
    '存货周转率(次)': '经营周转能力分析',
    '应收账款周转率(次)': '经营周转能力分析',
    '总资产周转率(次)': '经营周转能力分析',
    '流动资产周转率(次)': '经营周转能力分析',
    
    # 偿债能力分析 (7个指标)
    '带息负债比率(%)': '偿债能力分析',
    '资产负债率(%)': '偿债能力分析',
    '速动比率': '偿债能力分析',
    '现金流动负债比率(%)': '偿债能力分析',
    '已获利息倍数(倍)': '偿债能力分析',
    '盈余现金保障倍数(倍)': '偿债能力分析',
    '营业现金比率(%)': '偿债能力分析',
    
    # 成长能力分析 (2个指标)
    '利润总额增长率(%)': '成长能力分析',
    '营业总收入增长率(%)': '成长能力分析',
    
    # 资本性支出分析 (2个指标)
    '技术投入比率(%)': '资本性支出分析',
    '研发经费投入强度(%)': '资本性支出分析',
    
    # 成本控制分析 (2个指标)
    '百元收入支付的成本费用(元)': '成本控制分析',
    '两金占流动资产比重(%)': '成本控制分析',
    
    # 人力资源效率分析 (1个指标)
    '全员劳动生产率(万元/人)': '人力资源效率分析'
}

# 创建DataFrame
df_dict = pd.DataFrame([
    {'指标名称': indicator, '指标大类': category}
    for indicator, category in classification.items()
])

# 排序
df_dict = df_dict.sort_values(['指标大类', '指标名称'])

# 保存为Excel
df_dict.to_excel('行业指标字典表.xlsx', sheet_name='指标字典', index=False)

# 打印结果
print("=" * 50)
print("行业指标字典表")
print("=" * 50)
print(f"总指标数量: {len(df_dict)}")
print()

# 各类别统计
category_counts = df_dict['指标大类'].value_counts()
print("各类别指标数量:")
for category, count in category_counts.items():
    print(f"  {category}: {count}个")
print()

# 完整列表
print("指标名称\t指标大类")
print("-" * 50)
for _, row in df_dict.iterrows():
    print(f"{row['指标名称']}\t{row['指标大类']}")

print(f"\n✅ 文件已保存: 行业指标字典表.xlsx")
